Acreage Response to Weather, Yield, and Price
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effect of weather on the distribution of yield and its subsequent impact on the acreage allocation decisions of crop farmers in Ontario. The mean and variance of yield are estimated for corn, soybeans, and winter wheat for eight counties in Ontario over a 26‐year period. The predicted parameters of the yield distribution are then used along with expectations on the distribution of crop price to estimate area response functions. A principal contribution of the paper is the decomposition of the revenue impact on crop area allocation into separate average and variance contributions for both price and yield. This decomposition illustrates the importance of expected yield in the area allocation decisions. Crop yield is especially influenced by the length of the growing season and this has a significant impact on acreage allocations. This implies that crop area will be altered in response to expected changes in climate, even without shifts in crop prices. Le présent article examine l'incidence des facteurs météorologiques sur la distribution des rendements et leurs conséquences sur les décisions des producteurs agricoles de l'Ontario concernant l'allocation des superficies cultivées. Nous avons estimé la moyenne et la variance des rendements pour le maïs, le soja et le blé d'automne cultivés dans huit comtés ontariens au cours d'une période de 26 ans. Les paramètres prédits de la distribution des rendements et l'espérance de la distribution du prix des cultures ont été utilisés pour estimer les fonctions de réponse par région. La décomposition de l'impact du revenu sur l'allocation des superficies cultivées en terme d'effets sur les moyennes et les variances des prix et des rendements constitue une importante contribution de l'article. Cette décomposition montre l'importance des rendements prévus dans les décisions d'allocation des superficies. Le rendement de culture est particulièrement influencé par la longueur de la saison de croissance qui a une incidence considérable sur l'allocation des superficies cultivées. Par conséquent, les superficies cultivées seront influencées par les changements climatiques prévus, et ce, même en l'absence de fluctuation du prix des cultures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».